package com.mango.ch00;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

/**
 * KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT
 * 
 * @author 游客 KEYIN:对应的是map阶段输出的key的类型 text VALUEIN:对应的是map阶段输出的数据的value的类型
 *         IntWritable KEYOUT:对相应的是本阶段业务逻辑要输出的数据的key的类型 Text
 *         VALUEOUT:对应的是要输出的数据的类型 INTwRITABLE
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
	// 重写reduce方法 实现我们自己对数据的统计的业务逻辑
	// 一组相同key的数据调用一次reduce方法 可以使用迭代器遍历一组里边的所有数据
	//然后将数据统计后的数据输出到context写出流中
	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		// TODO Auto-generated method stub
		int count = 0;
		for (IntWritable value : values) {
			count += value.get();
		}
		// 输出到context中
		context.write(key, new IntWritable(count));

	}

}
